项目链接：http://www.promptsystemsyc.asia:3000/
github链接：http://github.com/syc7033/prompt_collect_sys
一、引言
在过去两周中，我参与了AI提示词知识库系统的开发与迭代。这个项目不仅是一次技术实践，更是我与AI编程助手深度协作的探索之旅。今天，我想分享这个系统从1.0到2.0版本的演进历程，特别是如何有效地利用AI工具提升开发效率和产品质量。
二、项目背景与演进
随着大型语言模型(LLM)如GPT系列、Claude、文心一言等在企业内部的广泛应用，我们团队积累了大量高质量的提示词(Prompts)。为解决知识孤岛问题，我们开发了AI提示词知识库系统，并在实践中不断迭代升级。
三、市面上好用的AI大模型分析
OpenAI的GPT系列
1.GPT-4omini
2.GPT-4o
3.GPT-4.5
4.GPT-4.1
- 优势：推理能力强，上下文理解深入，API生态完善
- 适用场景：复杂问题解答、编程辅助、创意写作、内容生成
Anthropic的Claude系列
1.Claude 3.5 Sonnet
2.Claude 3.7 Sonnet(thinking)
- 优势：长上下文支持(最多可达100K tokens)，安全性高，指令遵循能力强
- 适用场景：长文档分析、学术研究、安全敏感场景
Google的Gemini系列
- 优势：超长上下文理解，多模态能力强，与Google生态集成
- 适用场景：大规模文档处理、多语言应用、搜索增强应用
百度文心一言
- 优势：中文语境理解深入，与百度生态集成，知识库丰富
- 适用场景：中文内容创作、本地化应用、垂直领域应用
阿里通义千问
- 优势：行业知识丰富，电商场景优化，多模态能力
- 适用场景：商业分析、电商应用、行业研究
讯飞星火
- 优势：语音识别和合成能力强，中文理解准确
- 适用场景：语音交互应用、教育场景、客服系统
四、1.0版本核心功能
提示词的创建、编辑、分类和标签管理
版本控制与历史记录
基础搜索功能
五、2.0版本新增功能
用户评分与评论系统
使用频率统计与热门排行
多AI平台一键应用（支持ChatGPT、Claude、文心一言、通义千问等）
个性化分页展示与UI优化
分类体系与导航优化
2.0版本新增功能详解
1. 用户评分与评论系统
我们实现了完整的评分与评论功能：
- 星级评分（1-5星）
- 文字评论与回复
- 评论有用度投票
- 评分统计与可视化展示
这一功能帮助用户快速识别高质量提示词，也为创作者提供了宝贵反馈。
2. 使用频率统计与分析
系统现在能够全面记录用户对提示词的各种使用行为：
- 查看、复制、应用、Fork等操作统计
- 热门提示词排行榜（日榜、周榜、月榜）
- 使用趋势图表分析
- 个人使用历史记录
这些数据不仅帮助用户发现有价值的提示词，也为系统运营提供了决策依据。
3. 多AI平台一键应用
新版本支持将提示词一键应用到多个主流AI平台：
- ChatGPT（OpenAI）
- Claude（Anthropic）
- 文心一言（百度）
- 通义千问（阿里）
- Google Gemini
系统会记住用户的平台偏好，并提供地区限制平台的替代访问方式。
4. UI/UX全面优化
我们对整个系统进行了UI/UX优化：
- 提示词卡片重新设计，更加简洁美观
- 首页布局优化，突出热门内容和个人收藏
- 响应式设计，适配桌面和移动设备
- 交互细节优化，如按钮反馈、加载状态等
技术栈升级
我们在保持原有技术栈基础上进行了多项优化：
- 前端：Next.js、Ant Design、TypeScript
- 后端：FastAPI、SQLAlchemy、PostgreSQL
- 新增组件：
- 优化的全文搜索功能（基于PostgreSQL TSVector）
- 响应式UI设计，适配多种设备
六、与AI协作的实战案例
案例一：windsurf中的全局rules中都该有哪些文档
下面是windsurf下，使用Claude 3.7 Sonnect下给的回答：
作为一个从0到1开发完整项目的开发者，在Windsurf这类AI编程工具中设置合适的全局rules文档非常重要。以下是我建议包含的核心文档及其理由：
项目需求文档 (PRD)
理由：
- 明确项目的目标、功能范围和用户需求
- 为AI提供清晰的业务背景，使其能够理解开发意图
- 帮助AI生成符合实际需求的代码，而不是通用模板
需求文档可以进行拆分，采用分治法的思想
1.需求拆分：需求差分，让AI生成更加精准的PRD文档，更详细的去生成功能描述
2.功能拆分：单个需求拆解成多个模块
3.模块拆分：单个模块拆解成多个函数，遵循单个任务的原则，减少耦合
4.页面差分：对于前端而言，可以做一次前端内部的【前后端分离】即数据处理逻辑和页面渲染部分进行拆分
需求 => 功能 => 模块 => 函数
技术架构文档
理由：
- 定义项目的技术栈选择（前端框架、后端语言、数据库等）
- 确保AI生成的代码符合预设的技术标准
- 避免AI在不同模块间使用不兼容的技术方案
代码规范文档
理由：
- 统一代码风格（命名规范、缩进、注释要求等）
- 确保项目代码质量和可维护性
- 减少后期重构的工作量
数据模型设计文档
理由：
- 明确定义数据结构、关系和约束
- 帮助AI理解业务实体间的关联
- 确保数据库设计符合业务需求
API接口规范文档
理由：
- 定义前后端交互的接口格式、参数和返回值
- 确保前后端开发的一致性
- 减少集成测试阶段的问题
开发流程文档
理由：
- 明确开发步骤和优先级
- 帮助AI理解当前处于哪个开发阶段
- 确保按照合理顺序构建功能（如先搭建基础架构，再开发核心功能）
用户界面设计文档
理由：
- 提供UI/UX设计指南和原型图
- 帮助AI生成符合设计要求的前端代码
- 确保最终产品的用户体验一致性
测试策略文档
理由：
- 定义测试方法和覆盖范围
- 指导AI生成可测试的代码和测试用例
- 确保产品质量和稳定性
部署和运维文档
理由：
- 明确部署环境和配置要求
- 指导AI生成适合特定环境的配置文件
- 确保项目能够顺利部署和运行
项目词汇表/术语表
理由：
- 统一项目中使用的专业术语和命名
- 帮助AI理解特定领域的概念
- 确保代码中的命名与业务语言一致
实施建议
- 循序渐进：不必一开始就准备所有文档，可以先从PRD和技术架构开始，随着项目进展逐步完善其他文档
- 保持更新：随着项目发展，定期更新文档以反映最新的需求和设计决策
- 具体胜于抽象：提供具体的例子和模板，而不是抽象的原则
- 重视反馈：根据与AI交互的效果，不断调整文档内容和表达方式
通过在Windsurf中设置这些全局rules文档，我们能够更有效地引导AI生成符合项目需求的高质量代码，大大提高开发效率和代码质量。
案例二：排查一个登录重定向的问题
技巧
版本1：描述问题，你可以在关键的位置打印一些日志，然后我会提供给你这些日志供你分析。
版本2：描述问题，你可以在关键的位置打印一些日志，然后我会提供给你这些日志供你分析。打印的日志需要告诉我日志的前缀。
版本3：描述问题，你可以在关键的位置打印一些日志，然后我会提供给你这些日志供你分析。打印的日志需要告诉我日志的前缀。请专注于日志的打印，不要去修改我的业务逻辑代码。
案例三：后端API写好后，一定要测试后，再写前端
可以让AI帮你写一些自动化测试的脚本，
七、未来规划
基于2.0版本的成功，我们计划在3.0版本中实现：
- 左侧导航栏和右侧信息面板：优化屏幕空间利用，提供更多功能入口
- AI辅助提示词创作：利用大模型帮助用户创建和优化提示词
- 协作编辑功能：支持多人协作创建和编辑提示词
- 个性化推荐系统：基于用户历史行为推荐相关提示词
- 企业级权限管理：更精细的权限控制和团队管理功能
八、心得
- 大模型 + AI编程助手一起使用
- 先让大模型（如GPT等）帮你生成PRD文档、项目架构、技术选型等内容。
- 将PRD、项目架构等关键文档放入全局rules，并设置为always on，确保AI随时参考。
- 代码高内聚低耦合原则
- 时刻提醒AI：要做到高内聚、低耦合，模块之间不要有不必要的依赖关系。可以将这一原则写入全局rules，作为开发底线。
- 需求拆分 => 功能拆分 => 模块拆分 => 页面拆分
- 日志调试与问题定位
- 当项目出错时，可以让AI协助你在关键位置打印日志。
- 明确要求AI只专注于日志打印，不要在添加日志的同时随意修改业务逻辑代码。
- 示例指令：“某某位置有异常，请你只在关键点打印日志，日志内容我会反馈给你分析，暂时不要修改其他代码。”
- AI建议的反馈方式
- 对AI的建议要有充分的肯定和否定，及时给出明确反馈。
- 肯定示例：“不错！功能已经实现了，现在我们来迭代一个新功能。”
- 否定示例：“不对！某某位置有错误，请只添加日志，暂时不要修改其他业务逻辑。”
- 对AI的建议要有充分的肯定和否定，及时给出明确反馈。
- 开发流程建议
- 写代码前，先让AI说清楚开发流程和思路，确保方案可行、步骤明确。
- 推荐流程：
- 后端开发优先
- 先设计和实现数据模型、API接口、数据库迁移等核心逻辑。
- 脚本测试后端API
- 编写脚本或Postman等工具测试API，确保接口可用。
- 前端开发
- 实现前端页面和交互，联调API。
- 前后端联调与优化
- 联调整体流程，优化用户体验和性能。
- 迭代增强
- 根据反馈继续优化和扩展功能。
- 后端开发优先